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農業智能識別中的不確定性理論與方法

  • 作者：虎曉紅|責編:郝小青
  • 出版社：中國農業
  • ISBN：9787109347755
  • 出版日期：2026/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：266
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書圍繞農業智能識別存在的不確定性問題展開系統性研究，本書共分六部分。第一部分從認識論角度審視農業智能識別的本質挑戰，梳理相關技術的發展脈絡，揭示從實驗室到田間的核心困境，為全書奠定問題導向的研究框架。第二部分建立不確定性的數學基礎，重點介紹Dirichlet分佈與證據深度學習理論，並對其理論假設進行批判性分析。第三部分針對作物病蟲害識別，提出基於證據深度學習的可信識別框架，通過自適應閾值方法實現準確率與拒識率的動態平衡。第四部分提出基於不確定性建模的位平面數據增強理論，使增強樣本能夠系統性地覆蓋特徵空間，在板栗缺陷檢測中取得了顯著效果。第五部分針對跨域遷移中標注成本高、專家資源稀缺等問題，提出兩階段不確定性引導的主動樣本選擇方法。第六部分將不確定性理論融入眾包標注質量控制全流程，為高質量農業數據集的構建提供實踐指導。
作者介紹
虎曉紅|責編:郝小青
    虎曉紅，女，1978年1月生，河南農業大學人工智慧學院副教授，博士。主要從事農業智能識別、圖像分析與不確定性建模等領域的研究工作，主持和參與多項國家級、省部級科研項目，在國內外重要學術期刊發表論文二十余篇。
目錄
前言
1 緒論
  1.1  研究背景與意義
    1.1.1  從認識論角度審視農業智能識別
    1.1.2  數據驅動範式的認識論困境與農業系統的本質挑戰
  1.2  作物病蟲害識別技術的演進軌跡
    1.2.1  從隱性經驗到顯性特徵
    1.2.2  從淺層表徵到深度學習
    1.2.3  從實驗室到田間的三重困境
  1.3  農產品缺陷檢測技術的發展脈絡
    1.3.1  物理檢測技術的互補性與局限性
    1.3.2  深度學習的整合努力與固有困境
    1.3.3  數據稀缺與增強的盲目性
  1.4  研究框架與章節安排
2 不確定性數學建模與量化
  2.1  不確定性的數學基礎
    2.1.1  不確定性的資訊理論度量
    2.1.2  認知不確定性與偶然不確定性
  2.2  Dirichlet分佈與證據深度學習
    2.2.1  Dirichlet分佈的數學性質
    2.2.2  主觀邏輯理論框架
    2.2.3  Dempster-Shafer證據理論
    2.2.4  證據深度學習框架概述
    2.2.5  證據融合的組合規則
    2.2.6  信念函數與合理函數的計算
  2.3  偶然不確定性分析與建模
    2.3.1  偶然不確定性的理論定義
    2.3.2  數據雜訊的統計建模
    2.3.3  標注不確定性的概率表示
    2.3.4  類別邊界模糊性量化
    2.3.5  偶然不確定性在EDL中的實現
  2.4  認知不確定性量化
    2.4.1  認知不確定性的理論表示
    2.4.2  基於證據強度的量化方法
    2.4.3  分佈外檢測的不確定性理論
    2.4.4  不確定性校準與評估
  2.5  不確定性閾值自適應選擇方法
    2.5.1  閾值選擇的理論框架
    2.5.2  基於證據的閾值確定原理
    2.5.3  自適應閾值優化理論
    2.5.4  多類別閾值選擇策略
    2.5.5  閾值與誤差率的理論關係
    2.5.6  閾值魯棒性分析
  2.6  證據深度學習的理論假設與局限性
    2.6.1  Dirichlet先驗假設的適用性分析
    2.6.2  單次前向傳播的理論權衡
    2.6.3  證據獨立性假設與實踐偏差
    2.6.4  損失函數優化的工程妥協
    2.6.5  理論假設的綜合評估與應對策略
……

3 考慮不確定性的作物病蟲害可信識別
4 基於不確定性建模的農產品缺陷數據增強
5 基於不確定性建模的病原菌跨域主動標注
6 作物病蟲害眾包標注的不確定性
參考文獻

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